關于微弱電信號的信息融合檢測探討

郭雷宇

摘 要：微弱電信號包含著非常多的有用信息，提取和檢測這些信息對預測事物的生長和發展趨勢意義重大。本文對微弱電信號的信息融合檢測進行了一些有意義的探討，希望對相關工作能夠有所借鑒。

關鍵詞：微弱電信號，信號檢測，信息融合

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.23.095

1 微弱電信號概述

微弱電信號包含著非常多的有用信息，以植物電信號（如圖1所示）為例，探索其內涵對于植物生理研究、相關生產、地震預報以及新型植物病蟲害防治研究等都具有積極意義。近年來，微弱電信號的檢測與分析處理技術不斷取得發展和進步，這為微弱電信號的信息檢測奠定了良好的基礎。

如果是想分析研究對象的自適應控制特性，構建智能化的決策和控制系統，就需要構建微弱電信號的標準數據集，然后利用信息融合技術來對研究對象未來的發展和成長趨勢進行預測，進而為自動化的控制決策提供依據。這其中存在一些技術難點：第一，微弱電信號的強度非常小，有時甚至是微V量級，這給信號的檢測和識別增加了難度。如何在復雜的噪聲環境中準確檢測識別出微弱電信號是該技術應用的一個瓶頸。第二，微弱電信號的功能模型構建。檢測微弱電信號的目的是為了分析研究對象未來的生長和發展趨勢，所以只有查明微弱電信號的內涵及其與研究對象發展變化間的功能關系，才有可能建立適用于計算機分析處理的智能化模型。

隨著信息技術的快速發展，微弱電信號的信息檢測能力也大大提升，但一個事物的發展變化往往是受到諸多環境因素刺激或改變的綜合結果，單一的信號處理已經難以滿足智能控制的需要，所以有必要探討微弱電信號的信息融合檢測問題。

2 微弱電信號的提取和檢測原理

現實中，噪聲總是會對信號的提取和檢測造成影響，對微弱電信號的影響就變地更大。微弱電信號是典型的低信噪比下的信號檢測問題，這也是當前信號提取領域的一個研究熱點，而強噪音背景下的微弱信號提取更是難點之一。要實現對微弱電信號的提取，首先要做的就是消除噪聲，將信號從強噪音背景下剝離出來，或者采用一些新技術或設備來提高檢測系統輸出信號的信噪比。

通常來說，噪音主要存在以下兩種來源：檢測系統的電子電路和系統外的電磁干擾。解決噪音也可以采用以下兩種途徑：第一，通過盡可能地降低系統噪音來促使信噪比提高；第二，可以采用屏蔽等技術手段來隔斷外界可能存在的干擾噪音。

在現代電子科學領域，采用低噪音放大技術和適當的濾波器限制系統寬帶，就可以有效實現對內、外部噪聲的抑制。實踐已經證明，這種方式可以大幅度改善信噪比，即使是微弱信號，也能實現信噪比大于1。誠然，任何技術都有一定的適用范圍，當信號極度微弱時，甚至比噪聲小好幾個數量級以至于被噪聲徹底淹沒，那么該方法所能起到的效果就會非常有限。此外，當我們已知噪聲中的信號波形時，就可以利用信號和噪聲隨同時間變化的規律，采用匹配濾波的方法進行檢測。以從白噪聲中檢測微弱信號為例，考慮到白噪聲是典型的隨機噪聲，隨著時間持續會表現出零均值的特性，那么就可以將一定時間區間內的所有檢測段的信號進行累加，如果信號均值不為零，那么就可以判斷出白噪音背景下存在微弱信號。

現實中，微弱信號的提取和檢測已經發展出了多種方法，比如自相關檢測方法、多重自相關法等等，這些方法各有其特點和適用條件，我們只有找準所要檢測的微弱電信號的內涵和特征，并選擇最匹配適用的技術手段，才能完成對微弱電信號的有效提取。

3 微弱電信號的信息融合檢測探討

（1）原始電信號的目標級融合。上文已經介紹，單一微弱電信號檢測已經無法滿足對事物成長和發展趨勢的預測，所以目前多個微弱電信號的融合檢測成為主要發展趨勢。對于多個維度的微弱電信號，數據融合的首要思路進行維度削減。具體而言，可以先將檢測到的微弱電信號映射到高維空間，然后再借助降維算法來削減維度，最后利用傅里葉變環和小波分析等手段就能實現對微弱信號特征的提取，實現原始信號的目標級融合。

（2）參數決策級的信息融合。參數決策級的信息融合是一種多層次、多方面的處理過程，簡單來說，就是對多源決策信息進行綜合處理，從而得到對事物演變趨勢的更準確和可靠的預測。當前應用于信息融合領域的技術手段主要有統計推斷方法、信息論方法、決策論方法、人工智能方法等等?，F階段，人工智能方法尤其是其中的深度學習方法是該領域的研究熱點，因為可以構建出信息融合智能決策模型，這對促使事物生長和發展的自動化控制具有重要的借鑒意義。

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